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[判断题]

概率预测法只需要近期资料,不需要大量的历史数据。()

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更多“概率预测法只需要近期资料,不需要大量的历史数据。()”相关的问题

第1题

在质量管理中,能够有效预测小概率重大事件的方法是()。

A.关联图法

B.PDPC法

C.因果图法

D.系统图法

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第2题

经营预测:是指在市场调查掌握大量经济信息资料的基础上运用(),探索市场需求变化的规律和可能

经营预测:是指在市场调查掌握大量经济信息资料的基础上运用(),探索市场需求变化的规律和可能的()。

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第3题

关于统计工作及统计的基本概念,以下错误的一项是

A.统计工作的四个步骤中最关键的是设计

B.若样本量足够大,可将频率作为概率的估计值

C.正确的抽样方法可以避免样本的偏性

D.正确的统计方法可以避免随机误差

E.普查资料不需要统计推断

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第4题

根据预测对象各个日历年度按月或按季编制的时间序列资料,并以此进行预测的一种预测方法是()

A.主观概率法

B.季节指数法

C.三点估计法

D.多级评价法

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第5题

在研究近期口服避孕药与心肌梗死的关系时,因怀疑年龄是一个可能的混杂因素,而仅选择35~45岁的妇
女作为研究对象,这种控制偏倚的方法为

A、匹配

B、盲法收集资料

C、分层分析

D、随机化抽样

E、限制

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第6题

通过专家之间直接交换信息,充分发挥每位专家的创造性思维,有可能在比较短的时间内得到富有成效结果的定性市场预测法是()

A.资料分析预测法

B.营销人员估算法

C.市场调查法

D.头脑风暴法

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第7题

对(许多美国工人可用的)401(k)养老金计划的出现是否提高了净储蓄,吸引了大量研究兴趣。数据集40

对(许多美国工人可用的)401(k)养老金计划的出现是否提高了净储蓄,吸引了大量研究兴趣。数据集401KSUBS.RAW包含了有关净金融资产(nettfa)、家庭收入(ic)、是否有资格参与401(k)计划的二值变量(e401k)和其他几个变量的信息。

(i)样本中有资格参与一个401(k)计划的家庭比例是多少?

(ii)估计一个用收入、年龄和性别解释401(k)资格的线性概率模型。包括收入和年龄的二次项,并以通常形式报告结论。

(iii)你认为401(k)资格独立于收入和年龄吗?性别呢?请解释。

(iv)求第(ii)部分中估计的线性概率模型的拟合值。有小于0或大于1的拟合值吗?

(v)利用第(iv)部分中的拟合值e401k1,定义e401k1在e401k≥0.5时取值1,并在2e401k<0.5时取值0。在9275个家庭中,预计有多少家庭有资格参与401(k)计划?

(vi)对于没有资格参加401(k)的5638个家庭,利用预测值e401k1,预测其中有多大比例没有401(k)?对于有资格参加401(k)的3637个家庭,其中有多大比例的家庭有401(k)?(如果你的计量经济软件具有“制表”命令更好。)

(vii)总正确预测比约为64.9%。给定第(vi)部分的答案,你认为这是模型好坏的一个完备描述吗?

(viii)在线性概率模型中增加一个解释变量pira。其他条件不变,若一个家庭有某人拥有个人退休金账户,一个家庭有资格参与401(k)计划的估计概率会提高多少?在10%的显著性水平上,它统计显著异于0吗?

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第8题

下列有关生存率估计的乘积极限法的描述中不正确的是A.乘积极限法即Kaplan-Meier法B.乘积极限法适

下列有关生存率估计的乘积极限法的描述中不正确的是

A.乘积极限法即Kaplan-Meier法

B.乘积极限法适用于小样本未分组资料

C.乘积极限法适用于大样本未分组资料

D.乘积极限法适用于大样本分组资料

E.乘积极限法利用概率乘法定理来计算生存率

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第9题

甲、乙两部机器制造大量的同一种零件,根据过去资料,甲机器制造出的零件废品率为1%,乙机器生产的零件废品率为2%。现有同一机器制造的一批零件,估计它们是乙机器制造的可能性比它们是甲机器制造的可能性大一倍,现从该批零件中任取1件,经检验是废品。试从该检验结果计算这批零件是由甲机器生产的概率。

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第10题

已知:某企业生产一种产品,2019年1~12月份的销售量资料如下表所示: 月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 销量(吨) 10 12 13 11 14 16 17 15 12 16 18 19 要求:采用平滑指数法预测2020年1月份销售量。(假设2019年1月份销售量预测数为10吨,平滑指数为0.3)
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第11题

SOAP格式可以直观明了地记录药历,SOAP 的含义是()。

A.主观资料[subjective data]

B.客观资料[objective date]

C.分析[Assay]

D.评估[Assessment]

E.计划[Plans]

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